I study ants in the desert, in the tropical forest and in my kitchen, and in the hills around Silicon Valley where I live. I've recently realized that ants are using interactions differently in different environments, and that got me thinking that we could learn from this about other systems, like brains and data networks that we engineer, and even cancer.
Zajmuję się badaniem mrówek: na pustyni, w lasach tropikalnych, w mojej kuchni, i na wzgórzach wokół Doliny Krzemowej, gdzie mieszkam. Niedawno uświadomiłam sobie, że mrówki porozumiewają się inaczej w różnych środowiskach i dlatego moglibyśmy się od nich nauczyć o innych systemach: mózgu, sieciach komputerowych, które budujemy, i nawet nowotworach.
So what all these systems have in common is that there's no central control. An ant colony consists of sterile female workers -- those are the ants you see walking around — and then one or more reproductive females who just lay the eggs. They don't give any instructions. Even though they're called queens, they don't tell anybody what to do. So in an ant colony, there's no one in charge, and all systems like this without central control are regulated using very simple interactions. Ants interact using smell. They smell with their antennae, and they interact with their antennae, so when one ant touches another with its antennae, it can tell, for example, if the other ant is a nestmate and what task that other ant has been doing. So here you see a lot of ants moving around and interacting in a lab arena that's connected by tubes to two other arenas. So when one ant meets another, it doesn't matter which ant it meets, and they're actually not transmitting any kind of complicated signal or message. All that matters to the ant is the rate at which it meets other ants. And all of these interactions, taken together, produce a network. So this is the network of the ants that you just saw moving around in the arena, and it's this constantly shifting network that produces the behavior of the colony, like whether all the ants are hiding inside the nest, or how many are going out to forage. A brain actually works in the same way, but what's great about ants is that you can see the whole network as it happens.
Wszystkie te systemy mają wspólną cechę: brak centralnej kontroli. Kolonia mrówek składa się z bezpłodnych robotnic, mrówek wędrujących dookoła, i co najmniej jednej płodnej samicy, która tylko składa jaja. One nie wydają rozkazów. Mimo, że nazywa się je królowymi, nie mówią nikomu, co robić. W kolonii mrówek nikt nie dowodzi, a takie systemy bez centralnej kontroli są regulowane prostymi interakcjami. Mrówki używają do tego zapachów. Wyczuwają zapachy czółkami i to nimi się komunikują, więc kiedy mrówka dotyka czółkami drugiej, jest w stanie określić, czy tamta mrówka jest gniazdowniczką i jakie zadanie wykonywała. Tu widać mnóstwo mrówek w ruchu, które wchodzą w interakcje na laboratoryjnej arenie połączonej rurkami z dwiema innymi. Kiedy mrówki się ze sobą spotykają, nie ma znaczenia z którą, to nie przesyłają skomplikowanych sygnałów ani wiadomości. Liczy się częstotliwość, z jaką spotkają się z innymi mrówkami. Wszystkie interakcje, razem wzięte, tworzą sieć. To sieć mrówek, które widzieliście na arenie, i ta nieustannie zmieniająca się sieć prowadzi do danego zachowania kolonii, takiego jak ukrywanie się w gnieździe czy tego, ile wyjdzie szukać jedzenia. Mózg pracuje podobnie, ale u mrówek najwspanialsze jest to, że sieć można zobaczyć podczas tworzenia.
There are more than 12,000 species of ants, in every conceivable environment, and they're using interactions differently to meet different environmental challenges. So one important environmental challenge that every system has to deal with is operating costs, just what it takes to run the system. And another environmental challenge is resources, finding them and collecting them. In the desert, operating costs are high because water is scarce, and the seed-eating ants that I study in the desert have to spend water to get water. So an ant outside foraging, searching for seeds in the hot sun, just loses water into the air. But the colony gets its water by metabolizing the fats out of the seeds that they eat. So in this environment, interactions are used to activate foraging. An outgoing forager doesn't go out unless it gets enough interactions with returning foragers, and what you see are the returning foragers going into the tunnel, into the nest, and meeting outgoing foragers on their way out. This makes sense for the ant colony, because the more food there is out there, the more quickly the foragers find it, the faster they come back, and the more foragers they send out. The system works to stay stopped, unless something positive happens.
Występuje ponad 12 000 gatunków mrówek żyjących w każdym możliwym środowisku, które komunikują się różnie, w zależności od wyzwań na danym terenie. Jednym z wyzwań śrdowiskowych, z którym musi radzić sobie każdy system są koszty operacyjne, czyli warunki działania tego systemu. Kolejnym z wyzwań są: zasoby, ich szukanie i zbieranie. Na pustyni koszty operacyjne są wysokie, ponieważ brakuje wody, więc mrówki żywiące się nasionami, które tam badam, muszą poświęcić wodę, żeby ją dostać. Mrówka żywiąca się na zewnątrz, szukająca nasion w pełnym słońcu, traci wodę, która z niej paruje. Kolonia otrzymuje wodę poprzez metabolizm tłuszczów z nasion, które zjadają. W takim środowisku interakcje służą rozpoczęciu poszukiwań. Poszukiwaczki nie wychodzą bez odpowiedniej ilości sygnałów od powracających mrówek, które tutaj widać, jak wchodzą do tunelu, do gniazda i spotykają poszukiwaczki, które udają się na zewnątrz. Dla kolonii to ma sens, bo im więcej jedzenia na zewnątrz, tym szybciej znajdą je poszukiwaczki i szybciej wrócą, aby wysłać na poszukiwania jak najwięcej mrówek. System pracuje nieprzerwanie, dopóki warunki są korzystne.
So interactions function to activate foragers. And we've been studying the evolution of this system. First of all, there's variation. It turns out that colonies are different. On dry days, some colonies forage less, so colonies are different in how they manage this trade-off between spending water to search for seeds and getting water back in the form of seeds. And we're trying to understand why some colonies forage less than others by thinking about ants as neurons, using models from neuroscience. So just as a neuron adds up its stimulation from other neurons to decide whether to fire, an ant adds up its stimulation from other ants to decide whether to forage. And what we're looking for is whether there might be small differences among colonies in how many interactions each ant needs before it's willing to go out and forage, because a colony like that would forage less.
Poszukiwaczki uaktywniają się dzięki interakcjom. Badaliśmy ewolucję tego systemu. Występuje w nim różnorodność. Kolonie są różne. Podczas suszy niektóre kolonie rzadziej szukają pożywienia, więc różnią się sposobem, w jaki osiągają kompromis między utratą wody w poszukiwaniu nasion a czerpaniem jej z nich. Próbujemy zrozumieć, czemu niektóre kolonie poszukują mniej niż inne, patrząc na mrówki jak na neurony, używając modeli z neurobiologii. Neuron sumuje impulsy wysyłane przez inne neurony, aby wysłać potencjał czynnościowy a mrówki sumują sygnały od innych mrówek, aby zadecydować, kiedy szukać pożywienia. Zastanawiamy się, czy między koloniami mogą być niewielkie różnice między liczbą niezbędnych interakcji, jakich potrzebuje mrówka, żeby wyjść na poszukiwania. Taka kolonia poszukiwałaby mniej niż inne.
And this raises an analogous question about brains. We talk about the brain, but of course every brain is slightly different, and maybe there are some individuals or some conditions in which the electrical properties of neurons are such that they require more stimulus to fire, and that would lead to differences in brain function.
Analogiczne pytanie dotyczy mózgu. Mówimy "mózg", ale każdy mózg jest inny, i może istnieją jednostki albo określone warunki, w których elektryczne właściwości neuronów wymagają większej stymulacji, aby wysłać potencjał czynnościowy, a to oznaczałoby różnice w funkcjonowaniu mózgu.
So in order to ask evolutionary questions, we need to know about reproductive success. This is a map of the study site where I have been tracking this population of harvester ant colonies for 28 years, which is about as long as a colony lives. Each symbol is a colony, and the size of the symbol is how many offspring it had, because we were able to use genetic variation to match up parent and offspring colonies, that is, to figure out which colonies were founded by a daughter queen produced by which parent colony. And this was amazing for me, after all these years, to find out, for example, that colony 154, whom I've known well for many years, is a great-grandmother. Here's her daughter colony, here's her granddaughter colony, and these are her great-granddaughter colonies. And by doing this, I was able to learn that offspring colonies resemble parent colonies in their decisions about which days are so hot that they don't forage, and the offspring of parent colonies live so far from each other that the ants never meet, so the ants of the offspring colony can't be learning this from the parent colony. And so our next step is to look for the genetic variation underlying this resemblance.
Pytając o ewolucję, musimy wiedzieć o sukcesie reprodukcyjnym. To mapa badanego terenu, w którym śledziłam populację żniwiarek przez 28 lat, czyli mniej więcej tyle, ile żyje kolonia. Każdy symbol to jedna kolonia, a wielkość odzwierciedla ilość potomstwa, bo wykorzystaliśmy genetyczną różnorodność by kolonie macierzyste dopasować z potomnymi w celu odgadnięcia, kóre kolonie były założone przez potomne królowe pochodzące z kolonii macierzystych. Niesamowite było odkrycie, po tylu latach, że na przykład kolonia 154, którą znam od dawna, jest prababcią. Tu znajduje się jej kolonia-córka, tu kolonia-wnuczka, a tutaj jej kolonie-prawnuczki. Dzięki temu zrozumiałam, że kolonie potomne naśladują kolonie macierzyste, decydując, które dni są tak upalne, więc mrówki nie wychodzą żerować. Kolonie potomne żyją na tyle daleko, że mrówki nigdy się nie spotykają, więc mrówcze potomstwo nie uczy się tego od kolonii macierzystej. Nasz następny krok to poszukiwanie genetycznej matrycy, z której wynika to podobieństwo.
So then I was able to ask, okay, who's doing better? Over the time of the study, and especially in the past 10 years, there's been a very severe and deepening drought in the Southwestern U.S., and it turns out that the colonies that conserve water, that stay in when it's really hot outside, and thus sacrifice getting as much food as possible, are the ones more likely to have offspring colonies. So all this time, I thought that colony 154 was a loser, because on really dry days, there'd be just this trickle of foraging, while the other colonies were out foraging, getting lots of food, but in fact, colony 154 is a huge success. She's a matriarch. She's one of the rare great-grandmothers on the site. To my knowledge, this is the first time that we've been able to track the ongoing evolution of collective behavior in a natural population of animals and find out what's actually working best.
Zapytałam, kto radzi sobie lepiej. Podczas trwania badań, szczególnie w ostatniej dekadzie, panowała dotkliwa i pogarszająca się susza w południowo-zachodniej części Stanów. Okazało się, że kolonie, które oszczędzają wodę, nie wychodzą, gdy zewnątrz jest za gorąco, i nie zdobywają największej możliwej ilości jedzenia, mają największe szanse na posiadanie kolonii potomnych. Długo myślałam, że kolonia 154, była stracona, bo w bardzo suche dni, częstotliwość poszukiwań była niewielka, a inne kolonie były na zewnątrz, szukając i zdobywając mnóstwo jedzenia, ale to kolonia 154 jest ogromnym sukcesem. Jest matką rodu. Jest jedną z niewielu prababć na tym terenie. Z tego, co wiem, po raz pierwszy byliśmy w stanie śledzić ewolucję zachowań zbiorowych w naturalnej populacji zwierząt i zbadać, które zachowanie jest najkorzystniejsze.
Now, the Internet uses an algorithm to regulate the flow of data that's very similar to the one that the harvester ants are using to regulate the flow of foragers. And guess what we call this analogy? The anternet is coming. (Applause) So data doesn't leave the source computer unless it gets a signal that there's enough bandwidth for it to travel on. In the early days of the Internet, when operating costs were really high and it was really important not to lose any data, then the system was set up for interactions to activate the flow of data. It's interesting that the ants are using an algorithm that's so similar to the one that we recently invented, but this is only one of a handful of ant algorithms that we know about, and ants have had 130 million years to evolve a lot of good ones, and I think it's very likely that some of the other 12,000 species are going to have interesting algorithms for data networks that we haven't even thought of yet.
Internet wymaga algorytmu do kontroli przepływ danych, który jest bardzo podobny do tego używanego przez żniwiarki, aby regulować liczbę wychodzących poszukiwaczek. Zgadnijcie, jak nazywamy tę analogię? Nadchodzi "Anternet"! (Brawa) Komputer źródłowy nie wyśle danych bez odpowiedniej przepustowości łącza, po których mogą przepłynąć. Na początku dziejów Internetu, kiedy koszty operacyjne były wysokie i trzeba było uważać, aby nie stracić danych, system był oparty na interakcjach aktywujących przepływ danych. System, który wynaleźliśmy, jest bardzo podobny do tego używanego przez mrówki, jednego z niewielu algorytmów, o których wiemy, a mrówki miały 130 milionów lat na wypracowanie tych dobrych. To bardzo prawdopodobne, że niektóre z 12 000 gatunków mają ciekawe algorytmy dla sieci danych, o których jeszcze nie wiemy.
So what happens when operating costs are low? Operating costs are low in the tropics, because it's very humid, and it's easy for the ants to be outside walking around. But the ants are so abundant and diverse in the tropics that there's a lot of competition. Whatever resource one species is using, another species is likely to be using that at the same time. So in this environment, interactions are used in the opposite way. The system keeps going unless something negative happens, and one species that I study makes circuits in the trees of foraging ants going from the nest to a food source and back, just round and round, unless something negative happens, like an interaction with ants of another species. So here's an example of ant security. In the middle, there's an ant plugging the nest entrance with its head in response to interactions with another species. Those are the little ones running around with their abdomens up in the air. But as soon as the threat is passed, the entrance is open again, and maybe there are situations in computer security where operating costs are low enough that we could just block access temporarily in response to an immediate threat, and then open it again, instead of trying to build a permanent firewall or fortress.
Co się dzieje, kiedy koszty są niskie? Koszty operacyjne są niskie w tropikach, ponieważ jest bardzo wilgotno i mrówkom jest łatwo poszukiwać. Mrówki występują w takiej obfitości i różnorodności w tropikach, że panuje tam duża konkurencja. Jeśli z zasobów korzysta jeden gatunek, to prawdopodobnie używa ich inny w tym samym czasie. W tych warunkach interakcje służą czemuś innemu. System pracuje do momentu, dopóki nie wydarzy się coś negatywnego. Jeden z badanych gatunków krąży, wśród drzew, na których mrówki poszukują pożywienia, od gniazda do jedzenia, i z powrotem, kółko za kółkiem, aż wydarzy się coś złego, na przykład spotkanie z mrówką innego gatunku. To przykład mrówczej ochrony. W środku jest mrówka, która zasłania głową wejście do gniazda w obronie przed innym gatunkiem. To te małe mrówki biegające dookoła z odwłokami w górze. Kiedy zagrożenie mija, wejście jest ponownie otwierane. Takie sytuacje mogą pojawić się w systemie bezpieczeństwa komputerowego, kiedy koszty są na tyle niskie, że można tymczasowo zablokować dostęp w odpowiedzi na bezpośrednie zagrożenie, a potem znów odblokować, zamiast próbować zbudować trwałe zapory sieciowe.
So another environmental challenge that all systems have to deal with is resources, finding and collecting them. And to do this, ants solve the problem of collective search, and this is a problem that's of great interest right now in robotics, because we've understood that, rather than sending a single, sophisticated, expensive robot out to explore another planet or to search a burning building, that instead, it may be more effective to get a group of cheaper robots exchanging only minimal information, and that's the way that ants do it. So the invasive Argentine ant makes expandable search networks. They're good at dealing with the main problem of collective search, which is the trade-off between searching very thoroughly and covering a lot of ground. And what they do is, when there are many ants in a small space, then each one can search very thoroughly because there will be another ant nearby searching over there, but when there are a few ants in a large space, then they need to stretch out their paths to cover more ground. I think they use interactions to assess density, so when they're really crowded, they meet more often, and they search more thoroughly. Different ant species must use different algorithms, because they've evolved to deal with different resources, and it could be really useful to know about this, and so we recently asked ants to solve the collective search problem in the extreme environment of microgravity in the International Space Station. When I first saw this picture, I thought, Oh no, they've mounted the habitat vertically, but then I realized that, of course, it doesn't matter. So the idea here is that the ants are working so hard to hang on to the wall or the floor or whatever you call it that they're less likely to interact, and so the relationship between how crowded they are and how often they meet would be messed up. We're still analyzing the data. I don't have the results yet. But it would be interesting to know how other species solve this problem in different environments on Earth, and so we're setting up a program to encourage kids around the world to try this experiment with different species. It's very simple. It can be done with cheap materials. And that way, we could make a global map of ant collective search algorithms. And I think it's pretty likely that the invasive species, the ones that come into our buildings, are going to be really good at this, because they're in your kitchen because they're really good at finding food and water.
Innym wyzwaniem środowiskowym, z jakim muszą radzić sobie systemy są zasoby, ich znajdowanie i gromadzenie. Mrówki radzą sobie, prowadząc poszukiwania grupowe, a to kwestia interesująca dla robotyki, bo pomogła zrozumieć, że wysyłanie jednego, wymyślnego i drogiego robota do badania obcej planety, czy przeszukiwania płonącego budynku, może być mniej efektywna niż wysłanie grupy tańszych robotów wymieniających minimum informacji, czyli tak samo jak robią mrówki. Inwazyjne mrówki argentyńskie tworzą rozszerzające się sieci poszukiwań. Dobrze radzą sobie z głównym problemem poszukiwań grupowych, czyli wypośrodkowaniem między bardzo dokładnymi poszukiwaniami a ich jak największym terenem. Wtedy właśnie, kiedy na małym terenie jest dużo mrówek, każda szuka bardzo dokładnie, bo tuż obok jest inna mrówka zajęta poszukiwaniem, ale kiedy mrówek jest mało na dużym terenie, wtedy rozciągają swoje ścieżki, żeby objąć zasięgiem większy teren. Myślę, że używają interakcji, do oszacowania zagęszczenia. Kiedy jest ich dużo, spotykają się częściej, dlatego szukają dokładniej. Różne gatunki mrówek używają różnych algorytmów, bo rozwinęły metody radzenia sobie z różnymi zasobami, o czym dobrze byłoby wiedzieć, więc niedawno sprawdziliśmy, w jaki sposób mrówki poradzą sobie z poszukiwaniami grupowymi w ekstremalnych warunkach mikrograwitacji na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej. Kiedy zobaczyłam to zdjęcie, pomyślałam, że mrowisko ustawiono pionowo, ale to przecież nie ma znaczenia. Założenie było takie, że mrówki walczyły by o przyczepność do ściany lub podłogi, jakkolwiek by to nazwać, więc ich interakcje byłyby utrudnione, i dlatego właśnie związek między zagęszczeniem a częstotliwością spotkań zostałby zaburzony. Nadal analizujemy dane. Nie znamy jeszcze wyników. Dobrze byłoby wiedzieć, jak różne gatunki rozwiązują ten problem w różnych środowiskach na ziemi, dlatego zakładamy program zachęcający dzieci z całego świata do eksperymentowania z różnymi gatunkami. To bardzo proste. Wytarczą do tego tanie materiały. Tym sposobem moglibyśmy zrobić globalną mapę algorytmów poszukiwań grupowych. To prawdopodobne, że gatunki inwazyjne, które wchodzą do naszych budynków, są w tym naprawdę dobre, bo są w twojej kuchni dlatego, że sprawnie znajdują jedzenie i wodę
So the most familiar resource for ants is a picnic, and this is a clustered resource. When there's one piece of fruit, there's likely to be another piece of fruit nearby, and the ants that specialize on clustered resources use interactions for recruitment. So when one ant meets another, or when it meets a chemical deposited on the ground by another, then it changes direction to follow in the direction of the interaction, and that's how you get the trail of ants sharing your picnic.
Najbardziej znajomym źródłem dla mrówek jest piknik, czyli źródło zgrupowane. Jeśli gdzieś leży kawałek owocu, prawdopodobnie tuż obok jest kolejny. Mrówki wyspecjalizowane w takich źródłach używają interakcji do rekrutowania. Kiedy mrówka spotyka inną, albo znajduje ślad chemiczny na ziemi pozostawniony przez inną, wtedy zmienia kierunek i podąża w kierunku interakcji, tworząc karawanę mrówek, z którymi dzielisz piknik.
Now this is a place where I think we might be able to learn something from ants about cancer. I mean, first, it's obvious that we could do a lot to prevent cancer by not allowing people to spread around or sell the toxins that promote the evolution of cancer in our bodies, but I don't think the ants can help us much with this because ants never poison their own colonies. But we might be able to learn something from ants about treating cancer. There are many different kinds of cancer. Each one originates in a particular part of the body, and then some kinds of cancer will spread or metastasize to particular other tissues where they must be getting resources that they need. So if you think from the perspective of early metastatic cancer cells as they're out searching around for the resources that they need, if those resources are clustered, they're likely to use interactions for recruitment, and if we can figure out how cancer cells are recruiting, then maybe we could set traps to catch them before they become established.
Mrówki mogłyby nas nauczyć czegoś o nowotworach. Moglibyśmy wiele zrobić, to oczywiste, aby zapobiec nowotworom, nie pozwalając ludziom rozprzestrzeniania i sprzedaży toksyn, które przyczyniają się do rozwoju raka, ale tu nie pomogą nam mrówki, bo one nie zatruwają własnych kolonii. Możemy nuczyć się od nich tego, jak leczyć nowotwory. Jest wiele rodzajów raka. Każdy powstaje w innej części ciała, a potem niektóre rozrastają się lub tworzą przerzuty do innych tkanek, gdzie muszą zdobyć potrzebne zasoby. Jeśli pomyślimy o komórkach rakowych z przerzutami, we wczesnym stadium, poszukujących dookoła zasobów, których potrzebują, i jeśli te zasoby są zgrupowane, komórki używają prawdopodobnie interakcji do rekrutowania, a jeśli dowiemy się, jak rekrutują, wtedy moglibyśmy założyć pułapki, żeby łapać je zanim się rozwiną.
So ants are using interactions in different ways in a huge variety of environments, and we could learn from this about other systems that operate without central control. Using only simple interactions, ant colonies have been performing amazing feats for more than 130 million years. We have a lot to learn from them.
Mrówki używają interakcji w różny sposób, w różnych warunkach i możemy się od nich nauczyć o systemach, które nie mają centralnej kontroli. Dzięki prostym interakcjom kolonie mrówek radzą sobie świetnie od 130 milionów lat. Możemy się od nich wiele nauczyć.
Thank you.
Dziękuję.
(Applause)
(Brawa)